34、人形机器人能否激励孩子多读?学习敏捷估算,答案是肯定的!

人形机器人能否激励孩子多读?学习敏捷估算,答案是肯定的!

在当今科技飞速发展的时代,人形机器人逐渐走进了我们的生活,在教育领域也展现出了巨大的潜力。本文将探讨人形机器人 NAO 在激励孩子阅读以及帮助学生学习敏捷估算方面的应用和效果。

人形机器人 NAO 激励孩子阅读

在儿童阅读方面,研究人员开展了一系列关于人形机器人 NAO 的应用研究。通过实地测试和在公共图书馆的实践,我们可以看到 NAO 在激发孩子阅读兴趣和提高阅读能力上的显著作用。

实地测试观察

在实地测试中,有诸多重要发现,具体如下表所示:
| 观察类型 | 印象 |
| — | — |
| 总体 | - 只要 NAO 开始说话,孩子们就会放松下来
- 由于 NAO 有趣友好的方式,孩子们很快就变得开放和积极
- 所有参与的孩子都能很好地集中注意力
- 阅读时间在 7 到 20 分钟之间
- 在“相互了解”应用环节,孩子们耐心倾听
- 当另一个孩子阅读时,让孩子们全程倾听是一项挑战 |
| 用户体验(发现的问题) | - 一些孩子因为 NAO 一直“盯着”他们而感到不舒服
- NAO 有时难以理解孩子们通过语音给出的答案
- 平板电脑的字体大小对于初学者来说太小
- NAO 对一些德语单词发音不佳,如 Lasagne、Postbote、Bär、Monsterhund,但孩子们觉得这很有趣
- 对于阅读能力较好的孩子,NAO 给出所有可能答案的速度太慢,他们在平板电脑上阅读答案更快,因此会变得不耐烦 |

从这些观察中可以看出,NAO 对孩子们有积极的

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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